ネスト構造の辞書から値をCSV抽出する時に、項目ごとにカンマをつけたい

Question

前提・実現したいこと

PythonでGoogleトレンドデータを抽出し、
自動的にトレンド推移を追うことのできる仕組みを作っています。

データの抽出自体はPythonライブラリのpytrendsを使用してできたのですが、
抽出されたデータをもっと細かく加工できればと思います。

pytrendsから得られるデータはネスト構造の辞書でして、必要な情報が一つの項目に入ってしまっているようです。CSV抽出するときに、その情報を小分けにしたいのですが。。

具体的には、取得データのqueryとvalueが一体化しているので、間に、カンマを入れたい。
*セルごとに区切ることができれば尚いいですが。。

どなたかご教示いただけると助かります。
よろしくお願いします。

データ抽出方法参考ページ:
pytrends で Google トレンドのデータを取得する
https://www.monotalk.xyz/blog/Get-Google-trend-data-with-pytrends/

発生している問題・エラーメッセージ

■データ取得時点 
{'japan': {'rising':query, 'top': japanese    100} }

■現在のcsv抽出結果
(セルA1)"japan	rising	""                                          query  value"
(セルA2)0                             japanese  100

■理想のcsv抽出結果
"japan	rising	""                                          query  value"
0,                             japanese,  100

*「0」と「japanese」末尾に、カンマをつけたい。
*もしくは「0」、「japanese」、「100」それぞれをセルで区切りたい。

該当のソースコード

#google trendデータを取得

import csv
from pytrends.request import TrendReq
pytrends = TrendReq()

kw_list = ["japan"]
pytrends.build_payload(kw_list, cat=18, timeframe='now 7-d', geo='US')

lista = pytrends.related_queries()

#csvとして出力する

with open('TrendJapan.csv', 'w') as csv_file:
    csvwriter = csv.writer(csv_file, delimiter='\t')
    for session in lista:
        for item in lista[session]:
            csvwriter.writerow([session, item, lista[session][item]])

補足情報（FW/ツールのバージョンなど）

ここにより詳細な情報を記載してください。A

Answer 1

とりあえずのヒントです。

取得データのqueryとvalueが一体化しているので

この部分は、pandas の DataFrame になっています。csv.writer と組み合わせるにはちょっと工夫が必要そうですが、

lista[session][item].to_csv('TrendJapan.csv', mode='a')

などとすると以下のような部分を追記してくれると思います。

,query,value
0,amazon japan,100
1,japanese,49
2,yahoo japan,45
3,from japan,42
4,japan store,41
5,sarku japan,35
6,hobbylink japan,24
7,nintendo japan,21
8,japan time,15
9,blue blue japan,15
10,japan blue,15
11,japan clothing,13
12,yahoo japan auctions,12
13,china,11
14,nike japan,11
15,ebay japan,11
16,japan movt,10
17,seiko japan,9
18,seiko,9
19,japan shirt,9
20,japan movt watch,8
21,tokyo japan,8
22,google japan,8
23,netflix japan,8
24,japan coronavirus,7

【参考】

• What kind of data does pandas handle?
• pandasでcsvファイルの書き出し・追記（to_csv） | note.nkmk.me

【一応、組み合わせてみたバージョン】

import csv
from pytrends.request import TrendReq
pytrends = TrendReq()

kw_list = ["japan"]
pytrends.build_payload(kw_list, cat=18, timeframe='now 7-d', geo='US')

lista = pytrends.related_queries()

#csvとして出力する
with open('TrendJapan.csv', 'w') as csv_file:
    csvwriter = csv.writer(csv_file, delimiter='\t')
    for session in lista:
        for item in lista[session]:
            csvwriter.writerow([session, item, lista[session][item].columns[0], lista[session][item].columns[1]])
            lista[session][item].to_csv(csv_file, mode='a', header=False)

【結果例】

japan   top     query   value
0,amazon japan,100
1,japanese,49
2,yahoo japan,45
3,from japan,41
4,japan store,40
5,sarku japan,35
6,hobbylink japan,24
7,nintendo japan,21
8,blue blue japan,15
9,japan blue,15
10,japan time,15
11,japan clothing,13
12,yahoo japan auctions,11
13,china,11
14,nike japan,11
15,ebay japan,11
16,japan movt,10
17,seiko japan,9
18,seiko,9
19,japan shirt,9
20,tokyo japan,8
21,japan movt watch,8
22,google japan,8
23,netflix japan,7
24,japan coronavirus,7
japan   rising  query   value
0,japan recession,5350
1,dreamland japan,550
2,dreamland,550
3,dreamland in japan,400
4,hobbylink japan shipping,150
5,thank you in japan,90
6,solaris japan,80
7,nori japan,80
8,suits japan,80
9,japan borders open,80
10,hobbylink japan,70
11,nintendo land japan,70
12,crunchyroll store,60
13,sarku japan hours,60
14,mastermind japan,60
15,japan store,60
16,sarku japan,50

Comments

[onag]

迅速なご回答ありがとうございます。理想とする結果が得られ、大変助かりました。。
「この部分は、pandas の DataFrame になっています。」というヒントもおおいに気づきになりました。